Введение В этом проекте у нас есть различные симптомы, которые часто встречаются у людей, страдающих диабетом. Набор данных собран с Kaggle с заданием от больницы, которую они хотели проверить на риск диабета человека, проверив эти параметры. Конечная цель состоит в том, чтобы построить модель, которая может предсказать шансы человека иметь риск диабета, просматривая его отчет. Словарь данных *Количество беременностей *Концентрация глюкозы в плазме крови через 2 часа при..

1 — Сбор данных Количество и качество ваших данных определяют, насколько точна наша модель. Результатом этого шага обычно является представление данных, которые мы будем использовать для обучения. Использование предварительно собранных данных с помощью наборов данных из Kaggle, UCI и т. д. по-прежнему подходит для этого шага. 2 — Подготовка данных Обработайте данные и подготовьте их к обучению Очистите то, что может потребоваться (удалить дубликаты, исправить..

Представляя решения ИИ, модель машинного обучения может показаться черным ящиком, и иногда люди захотят больше узнать о том, что происходит за кулисами. Как мы можем найти способ разбить и объяснить модель, не заходя слишком далеко в интерпретацию модели? Помня об этом вопросе, я хотел изучить инструменты, которые потенциально могли бы сделать процессы машинного обучения более прозрачными, имея возможность объяснять такие вещи, как: как взаимодействие между объектами в наборах данных..